在决策树中使用线性回归

Question

我们可以在训练决策树时使用线性回归吗？ 我问是因为我看了一个youtube视频，他用线性回归来训练数据集。请注意，该视频专门涉及培训和测试数据。 而另一个youtube视频则使用决策树分类器来训练决策树。

那么在训练决策树时可以使用线性回归而不是决策树分类器吗？

如果没有，那为什么呢？

Answer 1

     from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
     regressor = DecisionTreeRegressor(random_state = 0)
     regressor.fit(X, y)

不，您不能使用线性回归来训练决策树，因为决策树中的预测值实际上是分割数据的平均值，而线性回归中的预测值是通过等式Y = b0 + b1X1 + b2X2 +- -+ bnXn。